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“Existiram filósofos muito conhecidos no passado que não acreditavam na possibilidade de consciência das máquinas ...” (linhas 14 e 15)
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Na escola há uma base de dados históricos que anualmente armazena, para cada aluno, em cada série, a nota final de cada uma dessas duas disciplinas. Essa nota é um valor decimal, entre 0 e 10. Note-se que essa escola, como em outras, há professores que aplicam diferentes graus de exigência nas suas avaliações, uns sendo mais “generosos” e outros, mais “rigorosos”.
Três estratégias de transformação de dados foram discutidas, à luz das ideias da Ciência de Dados, como descritas a seguir.
I. Agrupar os alunos a partir de intervalos de notas finais, do tipo “0 até 2,0”, “2,1 até 4,0”, ..., “8,1 até 10”.
II. Rotular grupos de desempenho, “Aprovado” e “Reprovado” e agrupar os alunos de acordo com os critérios de aprovação vigentes em cada situação.
III. Rotular grupos de desempenho, do tipo “Grupo A”, “Grupo B”, ..., “Grupo E”, e agrupar separadamente os alunos de cada conjunto ano/série/disciplina/professor de acordo com a distribuição relativa das notas em cada conjunto.
À luz da ciência de dados e do exposto acima, assinale a afirmativa correta.
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Maria está construindo um sistema de aprendizado de máquina que utiliza a informação sobre a segmentação de clientes que está armazenada no CRM da empresa. Porém, a segmentação que ela extrai do CRM possui os valores "bronze", "prata" e "ouro", que seu sistema não entende.
Para isso, Maria quer implementar um processo de ETL que recodifica a segmentação para os valores "0", "1" e "2" representando, respectivamente, "bronze", "prata" e "ouro" antes de carregar os dados em seu sistema.
O tipo de transformação que Maria deve empregar em seu processo ETL é
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O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar
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CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados ocorre na etapa
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Considere o trecho de código em Python a seguir, que define uma rede neural usando TensorFlow e Keras.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
modelo = models.Sequential()
modelo.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),
activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),
activation='relu'))
modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),
activation='relu'))
modelo.add(layers.Flatten())
modelo.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
modelo.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
Com base no código apresentado, assinale a afirmativa incorreta.
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Considere o código em Python que utiliza a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) a seguir.
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
texto = "Processamento de Linguagem Natural é uma área
da inteligência artificial que lida com a interação
entre computadores e linguagem humana."
tokens = word_tokenize(texto)
print(tokens)
Assinale a opção que corresponde ao propósito do código apresentado.
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As funções de ativação são amplamente utilizadas em redes neurais para regular a ativação de neurônios artificiais. Considere a função matemática dada por:
\(f(x) = \dfrac{1}{1 + e^{-x}}\)
Assinale a opção que indica a função de ativação representada por essa fórmula.
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